FRAMEWORK MULTI-PROSPETTIVA PER L'ANALISI DELL'ATTIVITÀ UMANA: LA VIDEOSORVEGLIANZA INTELLIGENTE

Questo libro si concentra sulla progettazione e sullo sviluppo di un sistema avanzato di videosorveglianza intelligente (SVSS) per far fronte alle crescenti preoccupazioni relative alla sicurezza globale. Con il rapido aumento dei furti e dei problemi di sicurezza pubblica, i sistemi di sorveglianza tradizionali non sono più sufficienti, poiché eseguono principalmente compiti di base come il rilevamento dei volti, il rilevamento degli oggetti e il conteggio. Il libro sottolinea la necessità di un'analisi più approfondita delle attività umane nei dati video per rilevare comportamenti sospetti in modo più efficace. Il contributo fondamentale del lavoro è la proposta di un framework per l'analisi dell'attività umana integrato con il Fog Computing. Questo framework mira a elaborare i dati video più vicino alla fonte (al livello fog), consentendo un'analisi in tempo reale più rapida ed efficiente. Per ottenere un riconoscimento accurato dell'attività umana, gli autori introducono un modello ibrido di apprendimento profondo che combina reti neurali convoluzionali (CNN) e reti LSTM (Long Short-Term Memory). Questo modello cattura caratteristiche sia spaziali (basate sulle immagini) sia temporali (basate sulle sequenze) dai fotogrammi video, migliorando significativamente le prestazioni di riconoscimento delle azioni.